基于XML的批量数据处理与分析--以电子试卷为例

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医学信息２００８年５月第２ｌ卷第５期Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｍａｙ．２００８．Ｖｏ１．２１．Ｎｏ．５　

基于ＸＭＬ的批量数据处理与分析　

以电子试卷为例　

一一

朱国良．周金海　

（南京中医药大学信息技术学院，江苏南京２１００４６）　

摘要：应用ＳＡＸＰａｒｓｅｒ和ＸＰａｔｈ解析器对客户端提交的电子试卷进行批量处理分析．处理结束后直接生成Ｅｘｃｅｌ格式的分析结　

果报表和ＰＮＧ格式的图像统计报表。实现了医疗、教育等行业数据处理的无人离机操作，在节约人力和结果准确性上有明显　

的优势。　

关键词：ＸＭＬ解析；数据匹配；自动阅卷；　

０　Ｂｌ言　

应用程序之间存储和交换数据的模式。　

２×ＭＬ文档的解析　

目前大多数高校在计算机基础课程的考试上采用的是　

用软盘的形式提交作业，部分高校仍然采用纸质试卷，不论　

是软盘格式还是纸质试卷在阅卷上都需要人工操作，这些操　

在处理ＸＭＬ文档之前，首先要解析它。解析器的任务是　

将ＸＭＬ文档分解为一个个单元元素，使程序员能够通过某　

种途径获得这些元素。常用的解析器有ＤＯＭ，ＳＡＸ，Ｘｐａｔｈ。　

２，１　ＤＯＭ（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｍｏｄｅｌ，文档对象模型）　

作往往是简单而重复的，人工处理不仅效率不高而且容易出　

错误。基于这些原因，提出了电子试卷的概念，考试采用Ｂ／Ｓ　

的结构实现，客户端提交的数据以表的形式存储在后台数据　

库中。但是这种形式的电子试卷不利于自动化阅卷，数据处　ＤＯＭ解析器的本质是将ＸＭＬ文档转换为树形结构存储　

理依赖于特定的数据库，在跨平台处理和数据交换上不具有　

良好的可扩展性。ＸＭＬ语言以其天然的跨平台优势和广泛的　

应用为我们提供了解决之道，采用ＸＭＬ格式的电子试卷完　

全可以去除后台数据库，客户端提交的数据以独立的文件保　

存在服务器上，不论是在Ｗｉｎｄｏｗｓ，Ｌｉｎｕｘ亦或Ｕｎｉｘ平台下，　

在内存中，文档中的每个元素在树中表现为一个节点，树中　

每个叶结点都对应着文档中的一个值，元素的属性以Ｍａｐ的　

形式组织。只要得到文档的根节点就可以顺序遍历整个文　

档。树形结构的数据优点在于通过一个节点可以访问其他相　

关节点，即它是上下文相关的，缺点在于当文档很大时生成　

当前主流的开发语言都可以去处理，程序各模块即使采用不　

同的开发语言也可以流畅的交换数据。　

树会消耗大量内存，速度也较慢。　

２．２　ＳＡＸ（Ｓｉｍｐｌｅ　ＡＨ　ｆｏｒ　ＸＭＬ，ＸＭＬ简单应用程序接口）　

ＳＡＸ解析器的工作原理是程序在读取ＸＭＬ的输入构件　

１　ＸＭＬ概述　

时就报告事件，由事件处理器决定是否处理及如何处理。例　

如解析器在遇到＜ｄａｔｅ＞标记时，调用ＤｅｆａｕｈＨａｎｄｌｅｒ的　

ｓｔａｒｔＥｌｅｍｅｎｔ（Ｓｔｒｉｎｇ，Ｓｔｉｒｎｇ，Ｓｔｉｒｎｇ，Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）方法，至于ｓｔａｒｔＥｌｅ—　

ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）是一种规范定义的元　

语言，即用于定义其他语言的语言。作为规范，ＸＭＬ定义了用　

于创建ＸＭＬ标记语言的规则【ｊ１。ＸＭＬ规定了用一套用于组织　

和描述文本的标￣Ｈ（Ｔａｇ），标记通常成对出现，其中之一为开　

始标记，另一为结束标记，这两个标记之间的所有文本均称　

为元素。　

ＸＭＬ有两种用途：面向文档的应用和面向数据的应用。　

面向文档的应用其重点在文字的格式及数据陈述上，因为不　

ｍｅｎｔ执行什么操作，是由程序员来控制的，这样就可以通过　

ＤｅｆａｕｈＨａｎｄｌｅｒ定义的各种接口来实现数据的处理和统计分　

析。事实上解析器只负责读取文档和调用接口，实际的数据　

处理在ＤｅｆａｕｈＨａｎｄｌｅｒ中。由于ＳＡＸ解析器不存储文档，因　

此无法通过当前元素访问其他元素，即它是上下文无关的。　

优点在于它解析的速度和零内存消耗。　

２－３　Ｘｐａｔｈ（ＸＭＬ　Ｐａｔｈ　ａｎｇＬｕａｇｅ）　

同的元素或者不同的格式就对应着不同的操作指令。像　

ＸＨＴＭＬ，ＡＮＴ等是面向文档的，它们每一个特定的元素对应　

ＸＰａｔｈ是用来对ＸＭＬ文档中的节点寻址的一种语言。采　

着不同的操作，整个文档或者是为了完成规定的任务或者以　

指定方式显示所包含的数据。面向数据的应用则将重点放在　

了如何组织与类型化数据，这样的语言要定义一个在各软件　

收稿日期：２００８一叭一２９　

用非ＸＭＬ表达式来定位节点，选定指定的节点后可以进行　

各种操作，如取节点的值，获取指定属性的值等。一般将　

Ｘｐａｔｈ作为配置文件的读取工具，因为它是根据给出的表达　

式定位到文档的指定节点，而不是像ＤＯＭ或者是ＳＡＸ那样　

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的遍历文档来取值。在本系统中将Ｘｐａｔｈ作为获取标准答案　

的工具，在用ＳＡＸ分析电子试卷的时候用堆栈来保存当前元　

素的路径，根据堆栈中内容计算Ｘｐａｔｈ的检索表达式，从标　

准答案的ＸＭＬ文档中取得答案，然后对两者进行　配。恰如　

其分的发挥了ＳＡＸ和Ｘｐａｔｈ各自的优点：　

３　ＸＭＬ文档的更新与保存　

３．１更新节点　

文档的更新是用ＤＯＭ来实现的，因为ＳＡＸ和Ｘｐａｔｈ都　

不存储文档，所以不能用来修改文档中节点的值及数据。　

３．２保存数据　

客户端提交的数据必须保存到服务器上、才能进行处理　

和分析。客户端的当前数据在写入磁盘以前在内存中是以　

Ｄｏｃｕｍｅｎｔ组织的，Ｄｏｃｕｍｅｎｔ以树形结构来组织数据，保存数　

据其实就是将Ｄｏｃｕｍｅｎｔ写入到磁盘中，Ｄｏｃｕｍｅｎｔ的树形结　

构为ＸＭＬ格式数据的保存提供了很大的方便。　

本系统采用Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ将Ｄｏｃｕｍｅｎｔ格式的数据以　

ＸＭＬ格式存储在磁盘中。首先需要将Ｄｏｃｕｍｅｎｔ封装为　

ＤＯＭＳｏｕｒｃｅ类，然后将Ｆｉｌｅ０ｕｔｐｕｔＳｔｒｅａｎｌ封装为ＲｅｓｕｈＳｔｒｅａｍ　

类，在设置了相关的输出属性后就可以调用Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的　

ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＤＯＭＳｏｕｒｃｅ，ＲｅｓｕｈＳｔｒｅａｍ）方法将数据存储到磁盘　

中。　

４数据处理和分析　

４．１数据匹配比较　

数据匹配是自动化批阅试卷的基本功能。主要涉及两方　

面的数据，客户端提交的数据和要　配的数据　在下图中　

Ａｎｓｗｅｒ．ｘｍｌ为客户端提交的数据（待处理数据），Ｋｅｙ．ｘｍｌ为　

匹配数据，ｗｅｉｇｈｔ．ｘｍｌ为分值标准。将答案从程序中分离　来　

而不是集成在程序中提高了软件的复用性。不必为特定的试　

卷专门编写程序来处理数据。　

电子试卷中的数据可以分为两类。一类是确定性的，例　

如选择题的答案，在匹配时只要跟　配文档种数据直接比较　

就可以得出结果。另一类是不确定性的，即答案具有模糊性，　

例如填空题和简答题的答案。要实现完全自动化阅卷必须解　

决如何处理不确定答案的问题。　

对于不确定性答案采用如下２种模式来　配：①多答案　

备选严格匹配模式。这种模式匹配要求待处理的数据必须与　

给定的匹配数据集中任意备选答案完全相同，只要在　配数　

据集中能够找到一个跟待处理的数据完全一致的答案则　

配成功，否则匹配失败。匹配数据集中包含了所有可能ｆｆ｛现　

的正确答案。②正则表达式模糊匹配模式。基于正则表达式　

的模式匹配是通过关键词来匹配数据的，表达式中包含了必　

须出现的关键词以及各关键词之间的ＪＩ页ｆ序：它不要求待处理　

数据与匹配数据完全一致，只要能通过正则表达式的验证即　

注：　

Ａｎｓｗｅｒ文件夹中为所有待处理的试卷　

Ｋｅｙ．ｘｍｌ为标准答案　

Ｗｅｉｇｈｔ．ｘｍｌ为分值标准　

图数据处理流程图　

为匹配成功。　

待处理文档（Ａｎｓｗｅｒ．ｘｍ１）中的数据是南实现了Ｄｅｆａｕｌｔ—　

Ｈａｎｄｉｅｒ的ＰａｐｅｒＨａｎｄｌｅｒ来逐项分析的。由于ＳＡＸ的无记忆　

性，无法通过当前节点获取解析器在解析到本节点时所走过　

的路径。如何在匹配文档（Ｋｅｙ．ｘｍ１）中快速，准确的找到跟当前　

节点相匹配的值是本系统的核心关键所在。　

将堆栈和Ｘｐａｔｈ结合起来能够较好的解决这个问题。堆　

栈弥补ＳＡＸ解析器的先天不足。纪录解析器所走过的路径，　

函数ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ（ｓｔｉｒｎｇ　ｎａｍｅ）￣／］根据堆栈中存储的信息计算检　

索表达式，如果要进行匹配，Ｘｐａｔｈ则根据ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ（ｓｔｉｒｎｇ）的　

计算结果在匹配文档（Ｋｅｙ．ｘｍ１）中检索　要　配的值ｒ）（ｐａｔｈ采　

用的地址定位取值而不是遍历文档非常适合这种反复的特　

定值检索，并且有较快的检索速度），将待处理文档Ａｎｓｗｅｒ．　

ｘｍ１）当前节点的值与此值进行比较，若　配失败则记录此次　

配，否则返回，处理下一个节点。具体算法设计如下：　

ｐｕｂｌｉｃ　ｖｏｉｄ　ｓｔａｒｔＥｌｅｍｅｎｔ（Ｓｔｒｉｎｇ　ｎａｍｅｓｐａｅｅ，Ｓｔｉｒｎｇ　ｌｎａｍｅ，　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｑｎａｍｅ，Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ　ａｔｔｒ）　

｛　

ｓｔａｃｋ．ｐｕｓｈ（ｑｎａｍｅ）；／／节点压入堆栈，记录解析器的解析　

路径　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｅｘｐ＝ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ（”＠ｋｅｙ”）；／／获取检索表达式　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｋｅｙ＝ｘｐａｔｈｅｒ．ｅｖａｌｕａｔｅ（ｅｘｐ，ｄｏｃｕｍｅｎｔ）；／／根据检索表　

达式在　配文档中取值　

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，　

ｂ　

～　

Ｓｔｉｒｎｇ　ａｎｓｗｅｒ＝ａｔｔｒ．ｇｅｔＶａｌｕｅ（”ｋｅｙ”、：　

Ｃ　

Ｖ　

便于报表程序根据这些数据生成指定格式报表。由于将每一　

个匹配失败的元素抽象为ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ类，极大地减轻了分析统　

ｉｆ（ａｎｓｗｅｒ．ｅｑｕａｌｓ（ｋｅｙ））｛ｒｅｔｕｒｎ；１／，精确匹配，

ｄ

完全相同的　

Ｃ　

Ｏ　

为正确　

ｅｌｓｅ　

ｈ　

ａ　

计阶段的工作量。具体算法如下：　

ｐｕｂｌｉｃ　ｉｎｔ　ｍａｒｋ０　

｛　

ｍ　

ｎ　

ｅ　

璐　

ｈ　

｛　

－Ｉ

ａ　

ｅｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ．ａｄｄＥｒｒｏｒ（ｑｎａｍｅ）；／／答案错误，记录错误的题　

ｉｎｔ　ｇｒａｄｅ＝０：／／ｒｇａｄｅ统计要扣掉的分数　

目类型　

Ｃ　

ｈ　

）　

ｔ

ｎ　

吼　

ａ　

ｎ　

．暑　

ｅ　

ｎ　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｅｘｐ＝ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ（…／’　／／获取检索表达式　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｋｅｙ＝ｘｐａｔｈｅｒ．ｅｖａｌｕａｔｅ（ｅｘｐ，ｄｏｃｕｍｅｎｔ）；／／根据检索表　

达式在匹配文档中取值　

ｉ　ｃｏｍｐａｒｅ（ａｎｓｗｅｒ，ｋ　ｙ））｛ｒｅｔｕｒｎ；｝／／模糊模式匹配，根据　

正则表达式或备选答案￣／／１ｔ　

ｅｌｓｅ　

｛　

ｅｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ．ａｄｄＥｒｒｏｒ（ｑｎａｍｅ）；／／答案错误，记录错误的题　

目类型　

｝　

｝　

）　

ｐｕｂｌｉｃ　ｖｏｉｄ　ｅｎｄＥｌｅｍｅｎｔ（Ｓｔｉｒｎｇ　ｎａｍｅｓｐａｃｅ，Ｓｔｉｒｎｇ　ｌｎａｍｅ，　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｑｎａｍｅ）　

｛　

ｓｔａｃｋ．ｐｏｐ０；鸺处理过的节点弹出堆栈　

）　

４．２结果分析　

在匹配数据时将全部匹配失败的元素保存在ＥｒｒｏｒＬｏｇ～　

ｇｅｔ链表中，ＥｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ将每一个不匹配的错误抽象为一个　

ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ，ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ有２个关键属性：ｎａｍｅ和ｃｏｕｎｔ。其中　

ｎａｍｅ属性用来记录匹配失败的元素名称，在电子试卷中表　

现为错误的题型，例如是选择题或者填空等。ｃｏｕｎｔ屙性用来　

对相同种类的错误计数。ＥｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ在插入每一个ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ　

时会先检查其中是否已经有这种类型的错误（以ｎａｍｅ为判　

断的依据），若存在则修改此ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ的ｃｏｕｎｔ属性，否则生　

成一个新的ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ添加到链表中。　

本阶段的任务是逐个分析ＥｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ中的ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ，计　

算每份试卷的得分，并进行相关的统计，将统计结果返回，以　

ｆｏｒ（ｉｎｔ　ｉ＝Ｏ；ｉ＜ｅｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ．ｓｉｚｅ０；ｉ＋＋、　

｛　

ｅｒｒｏｒＵｎｉｔ＝（ＥｒｒｏｒＵｎｉｔ）ｅｒｒｏｒＬｏｇｇｅｒ．ｇｅｔ（ｉ）；　

Ｓｔｉｒｎｇ　ｎａｍｅ：ｅｒｒｏｒＵｎｉｔ．ｇｅｔＮａｍｅ０；　

ｉｎｔ　ｃｏｕｎｔ＝ｅｒｒｏｒＵｎｉｔ．ｇｅｔＣｏｕｎｔ０；　

ｉｎｔ　ｗｅｉｇｈｔ＝ｇｅｔＷｅｇｈｔ（ｎａｍｅ）；／／根据题目类型获取单个题　

目分值　

ｒｇａｄｅ＋＝ｃｏｕｎｔ　ｗｅｉｇｈｔ；　

）　

ｒｅｔｕｒｎ　ＭＡＸ～ｇｒａｄｅ；／／总分减去扣掉的分数即为最后得　

分　

）　

４．３批量处理　

实现数据的批量化处理需要脚本语言的支持。前面我们　

谈到，ＸＭＬ语言有面向文档的应用和面向数据的应用，脚本　

语言的开发主要是应用ＸＭＬ的元语言特性，即面向文档的　

应用，这里我们把ＸＭＬ作为开发脚本语言的语言。考虑如下　

的用户需求：①批阅所有的试卷，得出分数，存为ｓｃｏｒｅ．ｘｌｓ；②　

压缩原始试卷生成ｐａｐｅｒｓ一２００７１０３１．ｚｉｐ，作为存档；③加密已　

压缩过的存档文件（这个操作非常耗时）；④将加密过的文件　

上传到服务器ｔｉｐ：ｌ／ｐａｐｅｓｒ．　ｓ．ｎｊｕｔｃｍ．ｅｄｕ．ｃｎ；⑤将ｓｃｏｒｅ．ｘｌｓ发　

送到邮箱ｔｅａｃｈｅｒＷａｎｇ＠ｎｊｕｔｃｍ．ｅｄｕ．ｃｎ；　

以上各步骤之间存在着依赖情况，只有在前一个任务完　

成之后才能进行下一步操作，用户希望在一个批处理文件中　

完成以上的所有功能，中间不需要人的参与，即实现离机数　

据处理。实际上用户的需求可能是各种各样的，并不完全是　

如上所述的要求，那么如何满足客户的多样性需求呢？解决　

办法之一是拆分和组合，这是批处理系统的核心思想。　

所谓拆分，就是把任务单元化，每个单元只完成一个特　

定的处理（原子操作），比如压缩文件，或者加密文件，或者是　

上传文件等等，这些操作不可再次分割，即原子操作。当用户　

需要完成一项工作时，可能并不需要所有设计的功能，那么　

就把需要的单元组装起来。拆分的目的是为了便于以后的组　

合，恰当的功能拆分能够使软件有更大的灵活性，更好的满　

足用户的要求。　

将各个拆分单元组合起来是通过脚本文件来实现的。脚　

本文件中的每个命令都对应着一个类（单元），在ＸＭＬ语言　

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中表现为一个元素。例如＜ｃｏｍｐｒｅｓｓ＞元素表示压缩文件，解析　ＸＭＬ的应用主要集中在电子商务站点和信息化系统（医　

器在分析文档时，若碰到＜ｃｏｍｐｒｅｓｓ＞元素就调用Ｃｏｍｐｒｅｓｓ类　疗，企业等信息化系统）中，这些行业往往也是数据密集型　

的指定方法。方法需要的参数通过元素的属性来传递，例如＜　的，批量化的数据处理及分析有着较为广阔的应用前景。　

ｃｏｒｅｐｒｅｓｓ　ｆｉｌｅ＝”．／Ａｎｓｗｅｒ”ｄｅｓｔ＝”Ｄ：／ｒｅｓｕｈ”／＞，解析器在调用　

ｓｔａｒｔＥｌｅｍｅｎｔ方法时，可以很容易地通过属性ｆｉｌｅ和ｄｅｓｔ得　

参考文献：　

到＂．／Ａｎｓｗｅｒ”和”Ｄ：／ｒｅｓｕｌｔ”这两个参数，然后将这两个参数传　

【１】Ｃａｙ　ｓ．Ｈｏｍｔｍａｎｎ，Ｇａｒｙ　Ｃｏｒｎｅｌｌ著．Ｃｏｒｅ　Ｊａｖａ，Ｖｏｌｕｍｎ　ＩＩ—Ａｄｖａｎｃｅｄ　

递给Ｃｏｍｐｒｅｓｓ类，就完成了ｃｏｍｐｒｅｓｓ任务，其他命令的定义　

ＦｅａｔｕｒｅｓＩＭ］．Ｓｅｖｅｎｔｈ　Ｅｄｉｔｉｏｎ．北京：机械＿Ｔ业出版社，２００６　

与此类似。　

［２】Ｇｒａｅｍｅ　Ｍａｌｃｏｌｍ著．孙英霖，梁超，译．ＳＱＬ　Ｓｅｒｖｅｒ　２０００与ＸＭＬ　

为了设计更为通用的批处理程序，我们采用映射文件　

数据库编程【Ｍ】．第２版ｊＥ京：清华大学出版社，２００３　

（ｃｏｍｍａｎｄ—ｍａｐ．ｘｍ１）映射命令的方式将脚本命令与类单元一　

［３】Ａｄａｍ　Ｄｒｏｚｄａｋ著．Ｄａｔａ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｓ　ｉｎ　Ｊａｖａ［Ｍ］．第２版．　

北京：机械工业出版社，２００６　

一

映射。解析器在￣Ｎ＜ｃｏｍｐｒｅｓｓ＞￣素时，首先在映射文件中　

查找ｃｏｍｐｒｅｓｓ元素对应的类单元的存储路径，并将此路径作　

［４】Ｆｒａｎｋ　Ｓｏｍｍｅｒｓ．ＪＳＰ＆ＪＳＦ：Ｊａｖａ　ＥＥ５的新特性ｆＪ】．程序员，２００６．７．　

为参数传递给ＣｌａｓｓＬｏａｄｅｒ（ｊａｖａ＋ｎｅｔ．ＵＲＬＣｌａｓｓＬｏａｄｅｒ）加载相　

【５】Ｗ３Ｃ．ＸＭＬ　Ｐａｔｈ　Ｌａｎｇｕａｇｅ［Ｓ］．Ｗ３Ｃ万维网　会．１９９９，１　１，１６．　

ｆ６】阎菲，陈莉，向郑涛等著．Ｊａｖａ程序设计教程［Ｍ］．北京：中国水利水　

应的类单元，调用方法ｉｎｖｏｋｅＭｅｔｈｏｄ（Ｓｔｒｉｎｇ　ｎａｍｅ，Ｓｔｉｒｎｇ［】ａｒｇｓ）　

电出版社．２００４　

来完成指定的操作。用户可以设计自定义的类单元，将新命　

ｆ７］Ｒｏｂｅ￣Ｖ．Ｓｔｕｍｐｆ，Ｌａｎｅｔｔｅ　Ｃ，Ｔｅａｇｎｅ著．Ｏｂｊｅｃｔ－Ｏｒｉｅｎｔｅｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　

令添加到映射文件中，批处理系统便可以识别新的命令，使　

Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｄｅｓｉｇｎ　ｗｉｔｈ　ＵＭＬ［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００５　

软件具有良好的可扩展性。　

编辑　壬鸿兰　

５应用　

面向服务的医院专科管理信息系统设计　

曹蕾　，高云飞２，吕庆文　，张园。　

（１．南方医科大学医工学院，广东广州５１０５１５；２．南方医科大学南方医院妇产科，广东广州５１０５１５）　

摘要：随着医院信息化建设不断深入发展，大而全的综合型ＨＩＳ系统不能满足医院各专科信息管理的特殊要求，为了建设以病　

人为中心的医院专科管理信息系统，解决医院信息建设的可持续发展问题，本文引入了面向服务的软件思想，并以某大型医院　

的产科门诊管理信息系统的设计为例，介绍了面向服务的Ｗｅｂ三层体系结构。　

关键词：ＨＩＳ；管理信息系统；面向服务；ＳＯＡ　‘　

１医院信息化发展现状与存在的问题　

参与调查的中国６０００多家医院中，只有３１％的医院用上了　

从上个世纪９０年代开始，我国许多医院就开始进行医　

管理信息系统。已建成的医院信息系统中，８５％是以财务核算　

院信息化建设。经过医院管理者和信息化工作者多年的努　

为中心的ＨＭ　ＩＳ，只有１０％左右的医院正在尝试建设ＨＣ　ＩＳ，　

力，各医院信息化水平得到了极大的提高，信息化发展取得　

而ＧＭ　ＩＳ还未开始实施　。　

了显著的成绩。据文献介绍，我国９０％以上的大型医院已经　

目前，囊括医院各管理模块的以财务为中心的”大而全”　

实现了部门的信息化管理，近４０％的大中型医院正在建设全　

的综合型ＨＭ　ＩＳ产品是市场的主流，但是随着医院各部门信　

院的医院管理信息系统【１１。　息管理和应用的逐步深化，应用软件的小型化、专科化的开　

医院信息系统（ＨＩＳ）的建设一般将经历３个阶段：医院管　发方向将日益突出，以病人为中心的”小而精”的专科管理信　

理信息化阶段（ＨＭＩＳ）、临床管理信息化阶段（ＨＣ　ＩＳ）、局域　息系统将得到更大的发展。然而，专科信息管理系统的开发　

医疗卫生服务阶段（ＧＭ　ＩＳ）。从２００６年初卫生部统计显示，　

建设不能完全独立于医院原有的ＨＭＩＳ，而医院原有的ＨＭＩＳ　

已经存在着数据管理比较混乱、缺乏统一行业标准、信息安　

收稿日期：２００８—０３—０３　

全无法保证等问题，因此，新系统的建设将带来更多更复杂